This study intends to make a proposal the direction classification to develop the independent study of e-book's visualization. For this, we research into the e-book of Disney animation which achieved recognition in the literary value and amusement First of all, We grasp the meaning of the concept of e-book's aerial-image and perceptual principle. Next, We found the subject that starts the movement, and then observed the factor of the presentation to be possible to experience the actual spatial experience by the motion-produced cues. Through analysis process, We can classify the appearance elements, media, camera, and the readers' motion-produced cues into 13 parts and define as the codes. As we analysis the frequency of use of the analysis object, We separated it into the 46 combination exercises. According to the combination with the independent exercise, We separated them into 4 groups. There are the actual spatial experience, narrative spatial experience, the experience of characters. The basis for these, we can analyze the characteristics of the motion-produced cues. This study has the meaning of the expansion of e-book into the film language system by separating the e-book's narrative visualization type.
Delaunay triangulation is suitable for fingerprint matching because of its robustness to rotation and translation. However, missing and spurious minutiae degrade the performance and computational efficiency. In this paper, we propose a method of combining local quality assessment and 4-category minutiae classification to improve accuracy and decrease computational complexity in matching process. Experimental results suggest that removing low quality areas from matching candidate areas and classifying minutiae improve computational efficiency without degrading performance. The results proved that the proposed algorithm outperforms the matching algorithm (BOZORTH3) provided by NIST.
In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.
This study proposed subway construction information classification system based on civil engineering information classification system proposed by Korea Institute of Construction Technology. Also, Based on this criterion, This study established data modeling for NAS operating system Composed of construction information classification system - network - operation and presented an relational database integrated model. The data modeling method proposed in this study can be applied to other civil engineering facilities, so it can be operated as scientific NAS.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.54-56
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1999
웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.1095-1098
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2002
국내외 카 백신업체별로 악성 코드의 분류 체계가 마련되어 있지만 각각의 백신업체별로 분류 체계가 차이가 있고 또한 도스 운영체제 때부터 사용한 분류 체계를 그대로 사용하여 현재의 악성 코드 분류와는 많은 차이를 보이고 있다. 이러한 백신업체들의 악성 코드 분류를 정착하게 분류하는 방법으로 본 논문에서 새로운 악성 코드 분류지침과 분류지침에 의한 명명법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 분류지침을 토대로 안티-바이러스 산업 및 악성 코드 연구를 활성화시키는 정책 수립의 기초 자료를 사용한 수 있으며, 악성 코드 정보의 체계화 통합화 표준화 등에 기여할 수 있다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.47-52
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2011
Vehicle classification data are considerably used in the almost all fields of transportation planning and engineering. Highway agencies use a large number of vehicle classification schemes. Vehicles on the national highway are classified by 12-Category classification system, using number of axles, distances between axles, vehicle length, overhang, and other factors. In the case of using existing axle-sensor-based classification counters (that is, 12-category classification system), two-axle vehicles(Class 1 to 4) can be erroneously classified because a passenger vehicle becomes larger and similar with class 3 and 4. In this reason, this study proposes the vehicle classification scheme based on using vehicle height profiles obtained by a laser sensors. Also, the accuracy of the proposed method are tested through a field study.
In order to classify and manage on-line trading goods, the product classification scheme must be maintained. In most systems for handling product information, the classification scheme is managed manually by experts, which in general incurs a lot of time and cost. Effective management of classification system becomes more important as rapid development of industry expedites diversity and convergence of goods and services. There have been many researches on developing classification scheme, and continuing in this line of research, this paper proposes a new method for automatic generation of product classification scheme. Our main idea starts from the concept that a product is a set of attributes, and we propose a novel algorithm for automatically creating hierarchical classification scheme by utilizing inclusive relationships between products. We then prove the effectiveness of proposed algorithm by conducting an experiment.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.45
no.4
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pp.77-102
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2011
The purpose of this study is to design, implement and evaluate a personalized search system using gathered information on users to provide more accurate search results. For this purpose, a hybrid-based user profile is constructed by using subject classification. In order to evaluate the performance of the proposed system, experts directly measured and evaluated MRR, MAP and usability by using the Korean journal articles of science and technology DB. Its performance was better than the general search system in the area of "Computer Science" and "Library and Information Science". Especially better results were shown when tested on ambiguous keywords. Evaluation through in-depth interviews proved that the proposed personalized search system was more efficient in looking up and obtaining information. In addition, the proposed personalized search system provided a variety of recommendation systems which proved helpful in navigating for new information. High user satisfaction ratings on the proposed personalized search system were another proof of its usefulness. In this study, we were able to prove through expert evaluation that the proposed personalized search system was more efficient in information retrieval.
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